オープニング: トレーディングのアイデアを検証する際の問題点について話しましょう。

ああ、こんな経験、他に誰かいるかな？夜中に市場を見ていると、あるコインが急騰する前に、ある共通の特徴に気づいたり、あるトレードアイデアが突然頭に浮かんだりする。そして、そのアイデアが信頼できるかどうか試したいと思っても、コードを書いたり、データを処理したり、いろいろやらなきゃいけない。本当に面倒くさい。実際にやってみる頃には、何を考えていたか忘れてしまったり、市場の状況が変わってしまったり。

従来の検証プロセスはどれほど面倒なのでしょうか?

正直に言うと、かつてはアイデアの検証は信じられないほど面倒な作業でした。まず、データを集め、様々なAPIを探し、アカウントを登録し、キーを申請し、さらにはデータスクレイピング用のコードまで書かなければなりませんでした。それだけでも気が狂いそうでした。そして、頭の中の漠然としたアイデアを具体的な計算式に落とし込み、コードに書き込む必要がありました。最後に、取引手数料やスリッページなどを考慮しながらバックテストを行う必要がありました。このプロセス全体は、運が良ければ半日、下手すれば数日かかることもありました。

取引アイデアにも有効期限があります。

ここで問題となるのは、優れたトレードアイデアは時間に敏感だということです。これは特に、物事が驚くほど速く変化する暗号通貨の世界では顕著です。今日発見したパターンは、1、2週間後には効果がなくなってしまうかもしれません。しかし、従来の方法で検証するのは遅すぎます。現状維持は不可能です。それに、インスピレーションは必ずしも適切なタイミングで湧いてくるわけではありません。地下鉄に乗っている時やシャワーを浴びている時に突然ひらめくことも少なくありません。すぐに飛び降りてコーディングを始めるなんて、到底無理ですよね？

簡単な検証方法が欲しい

そこで、アイデアの検証プロセスをもっとシンプルにできないかと考えました。言い換えれば、自分の考えを言葉で表現するだけで、あとはツールに任せられるということです。コードを書く必要も、データを処理する必要もなく、結果を見れば、それが役に立つかどうかが直接分かります。つまり、アイデアの責任は私が持ち、検証は機械が担う、というわけです。

Inventorワークフローの実装

その後、Inventorプラットフォームを使って自動化されたワークフローを構築しました。Inventorのワークフローはクオンツ取引向けに特別に設計されており、様々なツールと連携できます。プロセス全体は次のように機能します。インスピレーションが湧き上がったら、スマートフォンを開いてファクターの説明を入力するだけです。AIがこの説明を実行可能なコードに変換し、Inventorプラットフォームから通貨データを自動的に取得し、ファクター検証計算を実行します。最後に、AIが結果を分かりやすい言葉に翻訳して送信します。プロセス全体は完全に自動化されており、あなたは結果を待つだけです。

因子検証フローチャート

flowchart TD
    A[📱 Telegram输入想法] --> B[🧠 AI理解因子描述]
    B --> C[💻 生成JavaScript代码]
    C --> D[📊 获取加密货币数据]
    D --> E{🔍 数据检查}
    E -->|数据充足| F[⚙️ 因子计算]
    E -->|数据不足| Z[❌ 返回错误]
    F --> G[📈 IC分析]
    F --> H[📉 单调性分析]
    F --> I[⏱️ 衰减分析]
    F --> J[💰 成本分析]
    G --> K[🤖 AI解读结果]
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L[📋 生成评价报告]
    L --> M[📲 Telegram推送结果]

セットアッププロセスは実際には複雑ではありません。

このワークフローの設定はそれほど複雑ではありません。主にいくつかのステップで完了します。まず、ワークフロー内でAIモデルのAPIを設定します。ここでは、Deep Seekなどの大規模モデルを呼び出すことができるOpenRouterインターフェースを使用しています。次に、Inventorプラットフォームのデータインターフェースを設定して、ローソク足データを取得します。最も重要なステップは、様々な統計テストや単調性分析を含む因子検証のロジックコードを記述することです。これらのテクニカル分析結果が理解できなくても心配はいりません。AIが結果を解釈し、この因子が価値があるかどうかを教えてくれるだけです。最後に、結果をTelegramに送信するようにプッシュ通知を設定します。

検証結果から何がわかりますか?

この分析レポートを開くと、豊富な情報が表示されます。まず、包括的なスコアと評価が表示され、アイデアの実現可能性を即座に評価できます。次に、具体的な因子構築コードが表示されます。この部分は特に貴重です。AIによって生成されたコードは高度に標準化されており、詳細なコメントが含まれているからです。計算方法も分かりやすく、各ステップが明確に説明されています。プログラミングを知らなくても、繰り返し見ることで因子構築のロジックを理解できます。これは定量的な学習に非常に役立ち、まるでAIの家庭教師が段階的に因子コードの作成を指導してくれるかのようです。

レポートには、様々なパフォーマンス指標の解釈も含まれています。例えば、IC値の意味、シャープレシオの意味、高い回転率がライブ取引に適さない理由などです。AIはこれらの専門用語を分かりやすい言葉で説明し、各指標の背後にある意味を理解できるようにします。最も重要なのは、改善提案セクションが包括的であることです。AIは単に「うまくいかない」と伝えるのではなく、検証結果に基づいて具体的な最適化の方向性を提示します。例えば、サイクルの変更やファクターの逆使用などです。これらの提案は単なる推測ではなく、データ分析に基づいています。

したがって、検証のたびに、たとえ要素が失敗したとしても、コードの書き方、失敗した理由、改善方法など、何かを学ぶことができます。時間の経過とともに、クオンツ取引への理解が深まります。

実際の例: 昨日の価格変動は小さく、今日の価格上昇は大きかった。

具体的な検証事例を見てみましょう。「昨日の価格変動は小さかったが、今日の価格上昇は大きい」というアイデアを入力し、AIがどのように処理するかを見てみましょう。

📊 因子評価結果

🎯 総合評価

• 📈 スコア: ⁴²⁄₁₀₀
• 🏆 学年: C+
• 💡 提案推奨されません。

🔍 当初の仮説の検証

• 💭 予測昨日の小さな価格変動は、今日の上昇傾向の可能性が高いことを示唆しています。
• ✅ 理論的合理性理論的には、これにはある程度のメリットがあります。ボラティリティが低い期間が経過すると、トレンドのブレイクアウトまたは平均回帰が発生する可能性があります。
• 📊 市場の論理暗号通貨市場はボラティリティに明確なクラスター効果を示しているが、1日の変動に基づいて翌日の価格変動を予測する論理は弱い。
• 💻 コードの精度コードの実装は正確で、昨日の振幅を正しく計算し、負の値を係数として取ります。

📈 パフォーマンス分析の詳細

💰 パフォーマンス

• 📉 年率リターン:-18.66%（期待収益はプラス、実際はマイナス）
• 🎲 勝率:56.4%（ランダムより少し高い）
• 📊 累計収益:-24.57%（予想とは全く逆）

⚠️ リスク指標

• 📉最大ドローダウン:30.08%（リスク管理が不十分）
• 🌊 ボラティリティ:18.42%（高リスク）
• ⚖️ シャープ比:-1.01（リスク調整後の大きな損失）

🔬 統計的検定結果

📊 予測能力（IC分析）

• 🎯 平均 IC:0.063（ある程度の予測力はあるが、弱い）
• 📈 t統計量:2.93（統計的に有意 > 2.0）
• 🔄 Rank IC: 0.053（ランキングと予測能力が弱い）
• 📉 情報比（IR）:0.158（予測能力が弱い）

📏 単調性テスト

• 📊 単調性スコア:0.083（非常に弱い）
• ✅ 単調性:3.49%（単調さはほとんどない）
• 📈 ロングポジションとショートポジションの利益差：-0.0008（ロングポジションとショートポジションはどちらも同様の効果があります）

⏱️ 因子安定性

🔄継続的分析

• ⏰ 半減期:1日（因子信号は非常に急速に減衰する）
• 🔗 自己関連:-0.093（負の相関、不安定な信号）
• 📅 推奨されるポートフォリオのリバランス頻度:毎日の頻度（頻繁なポートフォリオのリバランスが必要）

💎 時価総額の一貫性

• 🏢 大型IC：0.040
• 🏪 ミッドキャップIC:0.037
• 🏬 小型IC：0.037
• ✅ 一貫性:より良い（時価総額は異なっても、同様のパフォーマンスを示した）

💸 取引コスト分析

🔄 離職率の影響

• 📊 平均日次離職率:41.95%（高頻度取引）
• 💰 コスト削減:10.26%年率リターン
• 📉純利益:-28.92%（コストを差し引くとさらに悪い）

🎯 ファクターコードの実装

// 昨日振幅因子计算
if (closes.length < 3 || highs.length < 3 || lows.length < 3) return null;

const yesterdayHigh = highs[highs.length - 2];
const yesterdayLow = lows[lows.length - 2];
const yesterdayClose = closes[closes.length - 2];
const yesterdayAmplitude = (yesterdayHigh - yesterdayLow) / Math.max(yesterdayClose, 0.0001);

return -yesterdayAmplitude; // 负值：振幅越小，因子值越大

💡改善のための提案

1. 🔄 数日間の変動1 日の振幅ではなく、複数日の平均振幅またはボラティリティ クラスタリング機能を使用してみてください。
2. 📊 複雑な要素取引量や価格動向を組み合わせて複合要因を構築すると、シグナルの強度が高まります。
3. 🔄 逆ロジック逆の論理を考えてみましょう。高振幅後の平均回帰の方が効果的かもしれません。

⚠️ リスク警告

1. 📉 マイナスリターンのリスクマイナスのリターンと高いドローダウンがあり、直接使用すると継続的な損失につながります。
2. 💸 高コスト離職率が高いと取引コストが増加し、利益が大幅に減少します。
3. 📊 不安定単調性は極めて弱く、要因とリターンの関係は不安定です。

🎯 最終結論

アイデアは合理的ですが、検証に失敗し、結果としてマイナスのリターンと高いコストが発生しました。このアイデアを放棄するか、リバーステストを実施することをお勧めします。

実際に使ってみるとどうですか？

このAIは非常に賢く、あなたがどんな表現を使っても理解します。例えば、「モメンタム効果」と言えば、価格トレンドが継続するという意味だと理解します。「平均回帰」と言えば、価格が平均レベルに戻るという意味だと理解します。「高値買い安値売り」や「底値釣り」といった口語的な表現でも、正確に理解します。つまり、プログラマーである必要はなく、自分の考えを明確に表現できればよいのです。多くの場合、挫折に直面するでしょうが、欠陥のあるアイデアに拒絶され続けることは、成功への道における小さくても重要な一歩なのです。

検証が速くなるとどうなるでしょうか?

検証が迅速化されると、研究アプローチ全体が変わります。以前は月に最大2、3件のアイデアを検証できたのが、今では1日に12件ほど検証できます。失敗を恐れなくなり、検証コストも低いため、あらゆる奇抜なアイデアにも果敢に挑戦しています。広範かつ迅速な検証を通じて、市場への理解が深まります。これは、量的変化が質的変化につながる典型的な例です。

それは万能薬ではありません。

もちろん、このツールは万能薬ではありません。AIの理解能力には限界があり、複雑すぎるアイデアを誤解する可能性があります。また、データの範囲も限られており、過去のデータから得られた現象のみを検証します。さらに、過去に有効だったものが将来の有効性を保証するわけではありません。これは誰もが理解している原則です。このツールは主に、アイデアを素早くフィルタリングし、明らかに信頼性の低いアイデアを排除し、詳細な調査に値する方向性を特定するのに役立ちます。

これはほんの始まりに過ぎません。

本日ご紹介したシングルファクターバリデーションは、マルチファクターモデルのほんの始まりに過ぎません。実際の取引では、単一のファクターの効果は限定的であることが多く、真に有用なのは複数のファクターの組み合わせです。例えば、モメンタム、出来高、ボラティリティといったファクターを組み合わせることで、より安定した結果が得られます。このトピックにご興味をお持ちいただけましたら、マルチファクターバリデーション、ファクター合成、そして最終的にはライブトレーディングシステムの構築方法に関する動画を今後も公開していきます。

結論

このツールの最大の重要性は、あらゆるアイデアに検証の機会を与えてくれることだと思います。以前は、煩雑すぎるという理由で多くのアイデアが見過ごされてきました。しかし、今では参入障壁が低くなったため、人々は自信を持って大胆に様々なアイデアを検証することができます。急速に変化する市場において、最悪なのは間違いを犯すことではなく、機会を逃すことです。あなたがまだアイデアの検証を迷っている間に、他の人は既に10個のアイデアを検証し、そのうち1つを有用なアイデアとして見つけているかもしれません。さて、今日はこれで終わりです。Inventors Platform へようこそ。さらなる実験と経験を積んでください。

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付録: 完全なソースコードとリソース

完全なソースコード：

• 発明者定量化プラットフォーム: https://www.fmz.com/strategy/514288
• 異なるAIモデルを置き換えたり、検証通貨を選択したりできます。

危険性についてのヒント：

• この記事は技術的な学習のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。
• 暗号通貨取引は非常にリスクが高く、元本全額の損失につながる可能性があります。
• 実際の資金を使用する前に必ず徹底的にテストしてください